大数据支撑下学生个性化发展评价研究

陆修远 范尚勇 郭建庆

[摘 要]随着大数据技术的不断发展和应用，学生个性化发展评价成为教育领域的研究热点。本文旨在探讨利用大数据技术支撑学生个性化发展评价的方法和实践；介绍了学生个性化发展评价的意义，同时分析了当前学生评价存在的问题，阐述了大数据技术在学生个性化发展评价中的应用，包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。研究表明，利用大数据技术支撑学生个性化发展评价可以提高评价的客观性和准确性，促进学生个性化发展，为教育教学改革提供有力支撑。

[关键词]学生个性化发展评价；大数据技术；评价模型

随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术在教育领域中也得到广泛应用。学生个性化发展评价是一项重要的教育任务，旨在充分发掘和利用学生的潜能，提升其综合素质和创新能力。如何利用大数据技术，实现对学生个性化发展的评价，引起了广泛的关注。本文旨在基于大数据技术，探讨学生个性化发展评价的实施、影响因素以及其在教育中的意义，并进一步分析大数据支撑下的学生个性化发展评价的优势和可行性。本文的研究结果对于教育行业相关人员及决策者，尤其是教师和学生具有较高的参考价值，有助于更好地促进学生发展和提高教育质量。

一、学生个性化发展评价的重要性

学生个性化发展评价是一种以学生为中心，关注其全面发展能力和个性差异的评价方式。相对于传统的单一标准评价方式，学生个性化发展评价更加客观、科学，在教育中具有重要意义：

（一）促进学生全面发展。从多角度、多层次对学生进行个性化评价，可以充分了解学生在不同领域的表现和潜力，帮助学生全面发展。

（二）关注每个学生的需求。学生个性化发展评价不仅关注学生的知识水平和运用能力，还关注每个学生的兴趣、特长、情感、态度等方面的发展，从而更好地满足每个学生的需求。

（三）增强学生自主学习。通过学生个性化发展评价的过程，可以促进学生思考、探索和创新，增强其自主学习和解决问题的能力。

（四）提高教学效果，学生个性化发展评价可以帮助教师更好地把握学生的优势和弱点，针对性地制定课程计划和教学策略，提高教学效果。

综上所述，学生个性化发展评价在教育中具有重要意义，通过其实施可以更好地促进学生的全面发展和提升教育质量[1]。

二、当前学生个性化发展评价存在的问题

（一）评价标准不明确

当前学生个性化发展评价存在的问题之一是评价标准不明确。由于个性化发展评价的内容涉及学生的多个方面，如思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养等，所以评价标准需要综合考虑多个因素，但目前还没有一个统一的标准来指导评价工作。这导致不同学校、不同评价者对于同一学生的评价结果可能存在差异，评价结果的客观性和公正性受到影响。因此，需要制定明确的评价标准，确保评价结果的科学性和公正性。

（二）评价方式单一

传统的学生评价方式主要是以学科成绩为主，忽视了学生的个性化发展和多元化能力的培养。这种评价方式容易导致学生在学科成绩上表现出色，但在其他方面的能力和素养却得不到充分发展和体现。为了解决这个问题，需要采用多元化的评价方式，包括但不限于学科成绩、课外活动、社会实践、综合素质评价等。这些评价方式可以更全面地反映学生的个性化发展和多元化能力的培养，帮助学生更好地发掘自己的潜力和优势，促进学生全面发展。同时，这也需要学校和教育部门加强对评价方式的研究和探索，不断完善评价体系，提高评价的科学性和公正性[2]。

（三）评价过程缺乏学生参与

当前学生个性化发展评价还存在评价过程缺乏学生参与的问题。传统的学生评价通常由教师或学校单方面进行，学生往往只是被动地接受评價结果，缺乏对评价过程的参与和主动性。这种评价方式容易导致学生对自己的发展缺乏自我认知和自我评价的能力，同时也难以真正反映学生的实际情况和需求。为了解决这个问题，评价过程应该更加开放和透明，使学生有机会参与到评价的制定和实施中。学生可以通过填写问卷、参加讨论会、提供自我评价等方式，积极参与到评价过程中，从而更好地了解自己的发展情况和需求，并且能够更好地反馈和改进评价方式。同时，学校和教师也应该更加重视学生的反馈和意见，不断完善评价机制，提高评价的准确性和有效性。

（四）评价结果不够公正

评价结果不够公正是当前学生个性化发展评价存在的一个重要问题，主要原因在于评价过程容易受到学校、教师、家长等因素的影响，导致评价结果出现失衡。

1.学校的影响。对于许多学校来说，学生的学习成绩是考核学生最重要的标准，而忽略了其他方面的发展。这种偏重学业成绩的教育模式会使得学生的个性化评价指数被低估，没有得到应有的认可。

2.教师的影响。在实际的教学过程中，教师对于学生的个性化发展评价起着非常重要的作用。然而，由于自身的成见和局限性，教师可能会对某些学生持有偏见，或者未能充分地考虑到学生的特长和需求，从而导致评价结果不够公正。

3.家长的影响。有些家长对于自己孩子的要求过高，总是期待孩子在各方面都表现优异。这种压力会让孩子过度焦虑，从而影响到他们的发展。同时，家长的期望也会对教师产生影响，使得教师更倾向于偏重学业成绩并忽略其他方面的评价。

（五）评价结果不够实用

评价结果不够实用是指评价结果无法为学生的个性化发展提供有效的指导和帮助，缺乏实用性；评价方式无法为学生提供针对性的反馈和建议，不能真正帮助学生提高自己的能力和素质。简单地以分数或成绩为基础的评价方式只能反映出学生在某个方面的表现，不能全面体现其整体能力和发展情况。例如，在人工智能教育中，以分数或成绩为基础的测验和考试并不能全面、准确地反映学生的实际能力和素质。这样的评价方式过于简单，没有考虑到学生的认知水平、技能掌握情况以及道德伦理意识等方面的表现。因此，在人工智能教育中，只有全方位地考查学生的能力和素质，评价才能提供更加有针对性、实际可行的反馈和建议，帮助学生实现个性化发展[3]。

三、大数据技术在学生个性化发展评价中的应用

（一）多维度数据采集

大数据技术在学生个性化发展评价中的应用之一是多维度数据采集。具体而言，通过大数据技术可以对了解和评估学生的因素进行全面收集：

1.学习成绩。利用教育管理系统和各类评测工具等，收录学生的考试成绩、作业成绩、课堂表现、论文报告等学业方面的表现数据。

2.课程参与情况。通过学生的在线课程选修、参与度和交互方式等方面的数据分析，了解学生的学习意愿和掌握程度。

3.考勤记录。通过精确的考勤记录统计，了解学生的出勤情况和是否缺课。

4.社交活动。社交和协作能力是学生个性化评价的重要组成部分，通过大数据可以收集学生的社交互动记录和网络社区活动数据。

5.学生自主学习情况。通过收集学生使用自主学习平台的行为数据，如查询次数、访问时长、搜索关键字等，了解学生的兴趣点和学习思路。

同时，在数据采集过程中需要注意保护学生隐私，并遵守相关法律和政策要求，确保数据使用合规。

综上所述，大数据技术可以从多个角度、多个维度收集学生数据，为学生个性化发展评价提供更加全面、准确的依据。

（二）数据挖掘和分析

大数据技术在学生个性化发展评价中的应用之二是数据挖掘和分析。通过采集多维度的数据，借助各种数据挖掘和分析工具，可以从海量的学生数据中提取有效的信息、模式和规律。具体而言，可以应用以下几种数据分析方法：

1.聚类分析：将学生分为不同的群组，根据学生的学习状态、兴趣爱好等特点，建立每个群组的学生画像。

2.关联规则挖掘：寻找学生行为之间的相关性，如学生经常参加的校园活动和优秀成绩之间是否存在关系。

3.决策树分析：利用各种决策规则预测学生的成长方向和潜在问题，并制定相应教育策略。

4.回归分析：对学生成绩表现或其他指标进行回归分析，探究什么因素会影响学生的表现。

5.基于机器学习的算法分析：机器学习相较于传统的数据分析手段更注重数据的实时性、实效性和学生需要的即时反馈能力。

通过以上数据分析技术，可以更加精准地了解学生的表现和潜在问题，为制定个性化发展方案提供科学依据。它们可以帮助教育机构和教师更好地了解学生的特点和需求，更加有针对性地进行教学管理、辅导指导和资源配置等工作，提高学生的满意度和学习成效。

（三）个性化推荐

大数据技术在学生个性化发展评价中的应用之三是个性化推荐。利用学生的历史表现和日常行为，构建每个学生的学习画像，进而基于学生画像实现精准的个性化推荐。具体来说，大数据技术可以通过以下方式来进行个性化推荐：

1.课程资源：基于大量学习数据分析，发掘学生感兴趣、适合学习的课程资源，并将其推荐给学生；同时根据学生的个人喜好和习惯，提供不同形式的教学资源，如音频、视频等，以保证学生更加得心应手地掌握知识。

2.学习路线规划：基于学生过往的学习成绩等信息，采用数据挖掘或机器学习算法帮助学生规划学习路线，推荐最适合学生的学科、难度级别和学习方法等。

3.智能辅导：针对学生的错题、偏科现象等，通过学生学习的表现和对错记录等数据，进行深入原因分析，并推荐特定的解决方案，从而提高学生的学习效果。

（四）学生画像的构建

大数据技术在学生个性化发展评价中的应用之四是学生画像的构建。学生画像通过采集学生多维度的数据，如人口信息、学习成绩、兴趣爱好等，对学生进行特征分析和归纳总结，进而得出学生个性化发展评价的依据。具体来说，大数据技术可以通过以下方式来进行学生画像的构建：

1.人口信息，包括学生的性别、年龄、家庭住址、家庭背景、家长工作状况等信息。这些信息是了解学生社会背景和家庭环境的必要依据，并能帮助学校为学生提供更加贴近实际需求的教育服务。

2.学习成绩：利用学生在各种考试、测试和平时表现的数据，分析学生的学习水平、优缺点及未来发展方向，从而为制定个性化的教育方案提供依据。

3.兴趣爱好：收集学生的兴趣爱好、特长及潜在天赋等信息，测量学生的情感状态、动机和目标，为学生个性化培养方案做出合理的推荐并提供学科或项目选择的建议。

4.行为数据：通过学生在线课程选修、参与度、交互方式等方面的数据分析，了解学生的学习意愿和掌握程度。

此外，也可以收集学生的社交互动记录和网络社区活动数据，进一步了解学生的社交能力和协作能力状况。

通过以上方式，大数据技术可以构建出多维度的学生画像，并从中挖掘出学生的潜力与不足，针对性地制定个性化的培养方案和教育计划，提高学生的学业水平和发展质量。

（五）数据可视化展示

大数据技术在学生个性化发展评价中的应用之五是數据可视化展示。通过将学生数据进行可视化处理，将海量的数据转化为直观的图表和统计信息，从而使教师、学生和家长等受众更加容易理解和利用数据；可以帮助用户更好地找到数据里面的潜在规律和联系，进而制定更合适的教育政策和个性化教育方案。具体来说，大数据技术可以通过以下方式来进行数据可视化展示：

1.时序关系分析：基于时间轴，对学生历史成绩和作业完成情况进行动态变化分析，展示学生学习状态、水平以及升学准备情况，指明学生未来的发展趋势。

2.柱状图分析：对学生各科成绩进行柱状图展示，可以从单项成绩分布情况、排名、年级平均分、本次考试得分率等多个角度，促进学生逐渐发现自己的优劣点和改进方法。

3.成绩预测：基于历史数据，利用机器学习算法或其他相关模型，对学生未来某一时间段内的成绩进行预测，为学生和家长提供更加清晰的未来路线规划。

4.热力图分析：以不同主题、颜色代表数据的高低值，可以直观地反映出学生在某一方面的特点和变化状况，如在某个时间段内学生对某个知识点的掌握情况等。

5.云词展示：基于机器学习算法将学生核心素养数据表示成词汇，并将其展示成云图，可帮助学生了解自己在学习过程中的风格和模式。

通过以上方式，大数据技术可以将学生信息进行数据可视化处理，帮助用户更好地理解学生数据并更好地制定教育政策和个性化教育方案。

结束语

随着大数据技术的不断发展和应用，学生个性化发展评价已经成为教育领域的一个热门话题。通过大数据技术，我们可以更加客观、全面地了解学生的学习情况和发展状况，为学生提供更加个性化的教育服务和支持。然而，大数据技术也存在一些问题和挑战，比如数据隐私保护、数据分析方法的选择和有效性等。因此，在进行学生个性化发展评价时，需要充分考虑这些问题，并采取相应的措施来保障学生的权益和数据安全。总之，大数据技术为学生个性化发展评价提供了新的思路和方法，同时也需要在实践中不断探索和完善，以实现更加科学、公正、有效的教育评价。

参考文献

[1]赵立伦，荣恩卫.大数据驱动学生个性化发展评价[J].中国教育信息化，2019（18）：89-91.

[2]林康.大数据支持下基于小组合作的学生个性化发展评价模型探讨[J].科技创新导报，2019，16（3）：108-111，123.

[3]刘宁.大数据支撑下的学生个性化发展评价研究综述[J].现代教育管理，2018（21）：69-74.

作者简介：陆修远（1989— ），男，汉族，山东东平人，菏泽职业学院，讲师，硕士。

研究方向：职业教育、金融，信息化方面。

范尚勇（1996— ），男，汉族，山东菏泽人，菏泽职业学院，助教，硕士。

研究方向：信息化建设，图像处理。

郭建庆（1984— ），男，汉族，山东菏泽人，菏泽职业学院，讲师，硕士。

研究方向：物联网。